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Advanced LLM Design: Retrieval, Context, and Prompts

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Advanced LLM Design: Retrieval, Context, and Prompts

Ce cours fait partie de Spécialisation "LLMs in Enterprise"

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4 heures à compléter
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Ce que vous apprendrez

  • Apply design patterns to integrate LLMs into enterprise applications for efficiency and scalability

  • Overcome challenges in scaling and deploying LLMs in complex environments

  • Use fine-tuning techniques and RAG approaches to enhance LLM efficiency

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avril 2026

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4 devoirs

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Il y a 4 modules dans ce cours

This module introduces the retrieval-augmented generation (RAG) pattern, focusing on how language models can be enhanced by integrating real-time retrieval from external data sources. Learners will explore retrieval mechanisms, approximate nearest neighbor search, domain adaptation, and hybrid retrieval strategies, with a special emphasis on enterprise-specific considerations. By the end, you'll understand how to architect and evaluate RAG systems for specialized information needs.

Inclus

1 vidéo8 lectures1 devoir

This module explores advanced strategies for tailoring large language models (LLMs) to enterprise needs, focusing on retrieval-augmented generation (RAG), hybrid search techniques, and prompt engineering. Learners will examine technical challenges, optimization considerations, and practical use cases for enhancing information retrieval and accuracy in AI systems.

Inclus

1 vidéo6 lectures1 devoir

This module explores the principles and best practices of prompt engineering for large language models in enterprise environments. Learners will discover how to craft effective prompts, understand LLM information processing, and implement strategies for continuous improvement and error mitigation. Real-world case studies illustrate the impact of prompt design on model performance and reliability.

Inclus

1 vidéo8 lectures1 devoir

This module examines the unique challenges enterprises face when evaluating large language model (LLM) applications, including response variability, robustness, and the need for tailored evaluation metrics. Learners will explore real-world case studies, compare automated and human evaluation methods, and gain practical skills for bridging evaluation insights with model improvement. By the end, participants will be equipped to assess and enhance LLM performance in complex enterprise environments.

Inclus

1 vidéo9 lectures1 devoir

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